中国的医生为什么越来越少

我国各级医学院校每年招录医学生约60万人,最后只有约10万人能成为医生。这是《中国青年报》近日披露的消息。

 

平均6名医学生只有1名走上医生岗位,这究竟为什么?简单讲,一种情形是医学生毕业后穿不上白大褂;另一种情形是,医学生毕业后不想穿白大褂,改行了。

 

对于前一种情形,相关报道有所描述:由于现有医生培养模式问题,大量医学生难以获得实习机会,或不愿意到基层实习,实习期间也“学不到真东西”,导致部分人才流失。在有关专家看来,“广种薄收”是造成医学生临床技能下降、人才流失的重要原因,因而有必要转为“量少质优”的培养模式。也就是,采取精英化教育方式,保证“一个医学生都不浪费”。

 

这一点我不是很同意。全国每年招录60万名医学生多不多呢?从实习机会来看,似乎这造成了医院实习生人满为患,无事可干。但从另一个角度看,社区、农村缺乏大量全科医生,大医院缺少专业医生,也是不争的事实。所以,关键问题恐怕不在于招生人数的多少,而在于为何会出现人才大量流失。

 

这也就涉及后一种情形,即为何那么多医学生不想当医生。在这问题上,我也不觉得,实习机会少就是主要原因。要说实习机会少,基层医院、诊所有大把的实习机会,为什么许多医学生都不愿意去?可见,因实习机会少、学不到真本领而改行的,毕竟是少数。也不排除一种情况,就是有些毕业生想当医生而不可得。好的医院进不去,差的医院又不想去,最后索性改行了。但在我看来,医学生毕业后不愿当医生,最主要的原因还在于,现有医药卫生事业体制对医生职业缺乏必要保障与激励。

 

具体来讲,这一方面体现在医生收入水平较低,难以通过正式制度体现个人价值;另一方面在于,当前医患关系紧张,医生得不到应有的职业荣誉,导致医学生不看好当医生的前景。当医生的苦累,上过医院的人大多看在眼里,不必多说。可要按照正规收入,这一职业的价值并没有得到充分体现。也因如此,部分医生不得不通过获取灰色收入来实现自我价值,但这样做又导致医生形象降低,医患关系紧张。医生本该是受人尊敬的职业,可在今天,这个职业却越来越受到质疑与非议。

 

因此,要改变医学毕业生大量出走现状,当前更为迫切的是加快医院体制改革。也就是,在回归公立医院公益性质前提下,采取有效方式提高医生收入,给这个职业必要的尊严与相适应的正式收入。说实话,医生苦一点也就罢了,但受苦受累还要挨骂,换作谁也难以淡定。在现实中,许多高中生就因为这些原因而放弃考医学院的打算。只要能够有效改善这一状况,相信不仅会有更多人考取医学院,已经考进医学院的学生,毕业后也不至于中途放弃理想。

 

目前国内大量医疗资源分布于城市,仍难以完全满足需求,而广大农村却又严重缺少医疗人员,尤其缺少能适应基层的全科医生。截止去年年底,全国的卫生技术人员一共620.3万人,其中各级医院占了370.6万人,社区卫生站和乡镇卫生院合计却不足200万人。就此而论,当前在医生培养模式上,不能也不必要完全采取精英化教育方式。更重要的是,通过制度激励,让广大医学生热爱医生职业,为走上职业岗位而努力提高自身素质。同时,还应通过相应制度安排,鼓励医学生走进基层,在基层获得更广阔的职业上升空间。

 

倘若不加快改进制度弊端,医生职业状况难以改善提升,考生不愿意报考医学院校,医学毕业生不愿意从事医生职业的现状,就很难得到彻底扭转。

 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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